В окончательном виде модель с долями в качестве переменных будет состоять из выражений (1.33)—(1.35), (1.38), (1.41). [c.37]
Переменные затраты планируются на основе построения простых линейных моделей, где в качестве переменной выступает объем продаж, а в качестве коэффициентов используются удельные затраты. Постоянные затраты планируются на основе анализа прошлой деятельности. Оцениваемые затраты группируются по категориям, данные сравниваются за несколько лет и с аналогичными показателями конкурирующих компаний. Максимальный объем затрат определяется как некоторая предельная доля от объема продаж. В случае ее превышения затраты следует снизить, например за счет устранения дублирования или промежуточных действий, реализуя программу реинжиниринга бизнес-процессов. [c.158]
В этой постановке величины объема продукции К, переменных затрат Зи, цены Ц. для каждой продукции известны (заданы) и необходимо определить рациональные величины постоянных затрат IX для данной продукции. Если в качестве критерия принять одинаковую норму прибыли в долях или процентах к себестоимости, то в считанные минуты с помощью универсальной графической модели могут быть определены требуемые [c.151]
ЖЦТ — это модель реакции рынка на товар, развивающаяся во времени. Зависимые переменные модели — сбыт (выручка), покрытие затрат, прибыль или доля рынка. В качестве независимой переменной выбирается время. Одна из задач этой модели состоит в сравнении цикла, который является типичным для аналогичных продуктов, с развитием показателей конкретного продукта. [c.67]
Такой контрольный просчет может состоять в следующем. Мы выбираем некоторый отрезок времени в прошлом, не очень отдаленном от настоящего момента (чтобы можно было использовать те же параметры экономики, что и при анализе будущего). На этом отрезке должны быть известны динамика населения, доли капиталовложений и затрат на развитие науки в национальном доходе, потребление на душу населения. По модели подсчитывается модельная траектория потребления на душу населения, причем в качестве значений экзогенных переменных берутся их величины, наблюдавшиеся в реальной жизни. Затем две траектории сравниваются. Сравнение двух траекторий (если нас интересуют отклонения модельной траектории от реальной, как в этом случае) обычно проводится с помощью коэффициента, предложенного Г. Тейлом ). В нашем случае, если контрольный отрезок содержит, скажем, Т шагов по времени и через с (t) обозначено реально наблюдавшееся потребление на душу населения, а через с (t) — полученное по модели, то коэффициент Тейла имеет следующий вид [c.279]
Участвовавшие в сравнении MDA-методы были рассчитаны и оптимизированы, исходя из доли ложных сигналов 10 1 при некоторых априорных вероятностях и цене ошибок. Хотелось бы использовать в качестве ex ante критерия меньшее, чем 10-процентное, число потенциальных банкротов в популяции, но это плохо согласуется с параметрами моделей. Это также противоречит практике, когда снижение порога ниже 10-процентного уровня не приводило к банкротству. Так, когда доля ложных сигналов урезалась до 7%, Z-шкала Таффлера вообще переставала идентифицировать банкротства, а модель Datastream наталкивалась на это препятствие на отметке 8%. В противоположность этому нейронная сеть распознала два случая банкротства ниже разделяющего уровня в 4.5%, т.е. сеть способна работать в условиях, когда на одну правильную идентификацию банкротства приходится всего пять ложных сигналов. Этот показатель сравним с наилучшими результатами, которые получаются у MDA-моделей на гораздо менее требовательных тестах задним числом (ех post). Отсюда следуют два вывода во-первых, нейронные модели представляют собой надежный метод классификации в кредитной сфере, и, во-вторых, использование при обучении в качестве целевой переменной цены акции может оказаться более выгодным, чем собственно показателя банкротство/выживание. В цене акций отражает- [c.209]
ПИМС-анализ, или анализ уровня влияния выбранной стратегии на величины прибыльности и наличности, основан на использовании эмпирической модели, связывающей широкий диапазон стратегических переменных (таких, как рыночная доля, качество продукта, вертикальная интеграция) и ситуационных переменных (скорость роста рынка, стадия развития отрасли, интенсивность потоков капитала) с величиной прибыльности и способностью организации генерировать наличность. Цель проведения данного анализа заключается в определении, какие стратегии следует выбирать в конкретных рыночных условиях. Данный метод основан на результатах анализа более 1000 конкретных СЕБ более чем 150 больших и малых компаний. [c.50]
В оптимизации маркетинговых моделей к нам на помощь приходит природа. Симуляции показывают, что существует большая область, непосредственно примыкающая к наилучшему решению, в переделах которой радикальные перемены (в рекламировании и т. д.) оказывают малое воздействие на краткосрочную рентабельность. Это происходит не потому, что переменные маркетинга-микс действуют слабо, а потому, что в оптимальном решении один потраченный фунт уравновешивается одним внесенным фунтом. Эта нечувствительность оптимума имеет два ценных качества и ставит одно препятствие. Ценные качества заключаются в том, что, если только модель не была в значительной степени неправильно определена или рассчитана, результаты останутся теми же самыми. Это дает менеджменту большой простор для маневра, поскольку есть целый набор комбинаций переменных с приблизительно одинаковым объемом продаж или рентабельностью. Рассмотренная таким образом модель обеспечивает менеджеру поле для игры. Если вопрос заключается в затратах на рекламу, тогда, не затрагивая серьезно рентабельность, менеджер может воспользоваться низкобюджетным подходом и пожертвовать продажами, но сохранить рост прибыли или принять агрессивный подход, который дает ту же массу прибыли, но увеличивает долю рынка. Область, в которой лежат решения [c.102]
До того как М. Фридмен опубликовал свою модель перманентного дохода, исследователи чаще всего использовали текущий доход в качестве объясняющей переменной в регрессионном анализе и действительно получали предельную склонность к потреблению меньше единицы и положительный коэффициент а. Но многие экономисты делали неправильные выводы из этих результатов. Они считали, что при предельной склонности к потреблению меньше единицы доля сбережений домашних хозяйств будет расти с ростом их доходов". Однако Саймон Кузнец, ставший впоследствии лауреатом Нобелевской премии, обнаружил, что в Соединенных Штатах доля сбережений в течение последнего столетия не увеличивалась. Казалось, это противоречит положению о том, что предельная склонность к потреблению меньше единицы12. Парадокс был разрешен теорией перманентного дохода Фридмена, один из выводов которой состоял в том, что доля сбережений растет тогда, когда возрастает текущий, а не перманентный доход. [c.122]
Модель ПИМС (PIMS), способная дать более конкретный материал для принятия стратегических решений, позволяет проводить комплексный деловой анализ. Материалы этой модели представляют собой результат обобщения опыта более 3000 предприятий Европы и Северной Америки. Показатели деятельности компаний отражены приблизительно в 30 основных переменных, влияющих на уровень прибыли, и разбиты на три группы конкурентная позиция бизнеса, характеристики и привлекательность рынка, на котором действует предприятие, и производственная структура предприятия. Модель ПИМС выделяет также факторы, оказывающие наибольшее влияние на уровень прибыли капиталоемкость, затем в порядке убывания - относительное качество продукта, относительная доля рынка, производительность труда. Эта модель позволяет компании учиться на опыте других предприятий, выбирать наиболее удобные способы будущих действий для получения высоких доходов. В условиях российской экономики изучение данной модели носит в большей степени познавательный характер, поскольку этот метод стратегического анализа разработан для высокоразвитых, насыщенных, относительно устойчивых рынков и видов бизнеса. С этой точки зрения статистический опыт североамериканского и японского бизнеса имеет для нашей экономики ограниченное применение. [c.65]
Есть по крайней мере три возможности. Во-первых, уточнить определение переменной так, чтобы ее описание содержало только фактуальные переменные. Например, уровень квалификации может быть определен как перечень работ, которые должны быть выполнены за определенное время с определенным качеством предпочтение как доля выборов одного, а не другого объекта и т. п. Во-вторых, провести индексацию ненаблюдаемой переменной. Например, рост физического объема выпуска измеряется многими различными индексами (Пааше, Ласпейреса, Фишера и т.д.). Эти индексы могут иметь различные численные значения, но если между ними существует сильная положительная корреляция, оправдан вывод о том, что они представляют, индексируют одну и ту же непосредственно ненаблюдаемую переменную. В-третьих, элиминировать ненаблюдаемые переменные, переформулировав модель или теорию так, чтобы в окончательной формулировке присутствовали бы только наблюдаемые переменные. Так, в результате максимизации полезности при ограничении на доход в теории потребительского выбора получается зависимость между спросом, ценами и доходом. И наконец, если ни уточнение определений, ни индексация ненаблюдаемых переменных, ни попытки их элиминирования не приводят к желаемому результату получению проверяемых фактуальных утверждений, — модель или теорию следует пересмотреть. [c.15]